变量的作用域，指的是变量在脚本代码中的可读、可写的有效范围，也就是脚本代码中可以使用这个变量的区域。在ES6之前，变量的作用域主要分为全局作用域、局部作用域（也称函数作用域）两种；在ES6及其之后，变量的作用域主要分为全局作用域、局部作用域、块级作用域这3种。相应作用域变量分别称为全局变量、局部变量、块级变量。全局变量声明在所有函数之外；局部变量是在函数体内

向下强制类型转换在C中，基类（父类）指针可以指向派生类（子类）对象，因为派生类对象也是一个基类对象（但反过来不一样，基类对象不是一个派生类对象）。然而基类指针只能调用基类的成员函数，如果试图使用该指针调用仅在派生类中含有的成员函数（子类特有的，不是继承和重写父类的函数），将会产生编译错误。为了避免这一错误，就必须将基类指针转换成为派

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范式1：原子性，表中的没一列都是不可分的，不能是数组，集合。范式2：在第一范式基础上，属性完全依赖于主键。范式3：非主属性不依赖于其它非主属性。（关系中不包含在其它关系中已包含的非主键信息）   比如Student表（学号，姓名，年龄，性别，所在院校，院校地址，院校电话）   这样一个表结构，就存在上述关系。 学号 所在院校

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背景分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图，对于同步调用，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。!(https://stati

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PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。